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红外光谱在微藻领域的应用研究进展 预览
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作者 刘京华 陈军 +2 位作者 秦松 戚泽明 黄青 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2019年第1期79-86,共8页
微藻富含类胡萝卜素、维生素、蛋白质、多不饱和脂肪酸等多种人体和动物所必需的营养成分,同时在水生态系统的维持和保护中也扮演着重要的角色,因此开展微藻生物学的研究具有十分重要的实际应用价值。传统的微藻成分的检测分析需要经过... 微藻富含类胡萝卜素、维生素、蛋白质、多不饱和脂肪酸等多种人体和动物所必需的营养成分,同时在水生态系统的维持和保护中也扮演着重要的角色,因此开展微藻生物学的研究具有十分重要的实际应用价值。传统的微藻成分的检测分析需要经过微藻细胞研磨破碎、有机溶剂分离提取、液(气)相检测等一系列的繁琐的操作步骤,有费时、需要高昂的仪器设备、操作过程复杂等缺点,因此需要发展更加快速高效的微藻细胞组分检测分析技术。红外光谱作为一种高效的物质检测和分析手段可以实现对微藻样品中的蛋白、脂类、核酸、多糖、叶绿素、类胡萝卜素等多种成分同时分析,具有简单、快速和无损检测等优势,特别是结合显微镜技术的红外光谱成像可以在微空间尺度上研究单一细胞或组织中各组分的变化。近年来,尤其是随着同步辐射技术的迅速发展,为红外光谱仪器提供质量更好、能量更高的同步辐射光源,使得红外光谱显微光谱及成像检测技术具有更高的灵敏度和空间分辨率,实现了能够在细胞和亚细胞尺度上对个体进行高空间分辨的原位观测,这在一定程度上解决了许多常规的检测分析技术不能同时兼顾高通量测量和高空间分辨率观察之间的矛盾。首先介绍了红外光谱技术的原理及其特点并分析了显微红外光谱及成像技术在生物样品检测中的独特优势,特别介绍红外光谱结合化学计量学的分析方法在生物学研究领域的应用。接下来综述了此项技术在分类鉴定、生长代谢监测、育种、水环境、食品医药等与微藻相关领域国内外的应用研究进展。比如,结合化学计量学方法红外光谱能够进行微藻的快速鉴定、判别和分类。利用红外光谱多组分快速检测的优势,可以实现微藻生长代谢的研究。基于红外光谱无损、高效检测的特点,可以实现油 展开更多
关键词 红外光谱技术 红外光谱 近红外光谱 显微光谱成像 同步辐射 微藻
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光谱技术在乳及乳制品研究中的应用进展
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作者 剧柠 胡婕 《食品与机械》 北大核心 2019年第1期232-236,共5页
文章阐述了光谱技术在乳及乳制品掺假和掺伪检测、营养成分检测、抗生素检测、微生物污染检测,乳及乳制品种类的鉴定等方面的应用。综述了近红外光谱、拉曼光谱、高光谱成像技术在乳及乳制品品质检测和安全评定上的重要应用和研究进展,... 文章阐述了光谱技术在乳及乳制品掺假和掺伪检测、营养成分检测、抗生素检测、微生物污染检测,乳及乳制品种类的鉴定等方面的应用。综述了近红外光谱、拉曼光谱、高光谱成像技术在乳及乳制品品质检测和安全评定上的重要应用和研究进展,指出多种技术联合应用是未来研究的趋势。 展开更多
关键词 乳及乳制品 近红外光谱 拉曼光谱 光谱成像
光谱技术在肉品掺杂掺假鉴别中的应用研究进展 预览
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作者 郎玉苗 杨春柳 +3 位作者 李翠 刘芳 王志强 邓钰桢 《肉类研究》 北大核心 2019年第2期72-77,共6页
近年来,肉品安全事件频发,掺杂掺假现象屡见不鲜,甚至成为市场潜规则,这严重威胁到消费者身心健康,扰乱了我国肉类工业的健康、可持续发展。建立快速、无损的检测技术有利于从技术层面保障肉品真实性,从而保障肉品市场的健康发展。传统... 近年来,肉品安全事件频发,掺杂掺假现象屡见不鲜,甚至成为市场潜规则,这严重威胁到消费者身心健康,扰乱了我国肉类工业的健康、可持续发展。建立快速、无损的检测技术有利于从技术层面保障肉品真实性,从而保障肉品市场的健康发展。传统检测技术,如通过DNA(酶联免疫吸附测定和聚合酶链式反应)、蛋白质、脂肪鉴别的方法,存在有损、耗时长和操作复杂等缺点。光谱技术,如近红外光谱、高光谱成像、拉曼光谱等,作为快速、无损检测技术在肉品掺杂掺假鉴别方面有很好的应用前景。本文综述近红外光谱、高光谱成像和拉曼光谱技术在肉品掺杂掺假的定性判别和定量检测中的研究进展,并分析了3种光谱技术的应用现状及存在的问题,并对其应用前景进行了展望。 展开更多
关键词 肉品 近红外光谱 光谱成像 拉曼光谱 掺杂掺假
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考虑多种因素的近红外光谱血糖预测模型对比
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作者 王晓飞 张欣怡 徐馨荷 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2019年第4期209-213,共5页
以血糖浓度为例,采用将动态光谱提取数据和非测量组分影响因素一同纳入预测模型的方式来提高血糖测量系统中的精度。通过支持向量算法建立血糖预测的模型,建模结果表明,考虑多因素模型的预测值优于未考虑非测量组分模型中的预测值。与... 以血糖浓度为例,采用将动态光谱提取数据和非测量组分影响因素一同纳入预测模型的方式来提高血糖测量系统中的精度。通过支持向量算法建立血糖预测的模型,建模结果表明,考虑多因素模型的预测值优于未考虑非测量组分模型中的预测值。与后者相比,前者的相关系数达到0.9627,提高了14.23%;均方根误差为0.13,减少了43.12%;相对误差在10%范围内的样本数量增加8.33%。 展开更多
关键词 医用光学 近红外光谱 血糖 动态光谱 支持向量机
高光谱成像技术在充胶处理宝石鉴定中的应用—以翡翠和绿松石为例 预览
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作者 刘欣蔚 陈美华 刘媛 《宝石和宝石学杂志》 CAS 2019年第1期1-11,共11页
20世纪80年代,一种传统影像学和光谱学结合形成的新型技术——高光谱成像技术开始兴起并迅速发展,使用高光谱成像测试仪可以得到集图像数据和光谱数据于一体的三维数据信息,而该项技术在宝石学方面还未得到广泛应用。目前主要依赖红外... 20世纪80年代,一种传统影像学和光谱学结合形成的新型技术——高光谱成像技术开始兴起并迅速发展,使用高光谱成像测试仪可以得到集图像数据和光谱数据于一体的三维数据信息,而该项技术在宝石学方面还未得到广泛应用。目前主要依赖红外光谱对经充胶处理的宝石进行无损检测,其测试结果会受到样品表面抛光程度及样品透明度的影响,同时,对胶物质分布及充胶程度较难得知。高光谱成像技术对样品抛光程度及透明度要求不高,在一定程度上能避免红外光谱由于抛光程度、透明度对测试结果的影响,且能得知充胶物质分布及充胶程度。采用小型高光成像仪对充胶翡翠、有机充胶绿松石和天然翡翠、绿松石进行测试,并将结果用ENVI软件进行处理。结果显示,1000~2500nm(近红外波段)翡翠和绿松石样品的成像光谱信息,其中翡翠充胶处理样品出现1733、2208、2313nm处的吸收,绿松石充胶样品在2000~2300nm范围多吸收峰特征可与天然绿松石区别,推测其中1733nm处的吸收为有机胶所致。高光谱成像光谱测试结果经ENVI软件处理,得到充胶分布和充胶程度图。 展开更多
关键词 光谱成像技术 充胶处理 翡翠 绿松石 近红外光谱
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光电检测技术在马铃薯品质检测中的研究进展 预览 被引量:1
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作者 屠振华 张成龙 +3 位作者 王瑶瑶 孙君茂 朱大洲 陈早艳 《农机化研究》 北大核心 2019年第7期8-13,共6页
近年来,我国大力推动实施马铃薯主粮化战略,品质控制是重要的支撑技术,需在马铃薯的专用品种选育、主食产品加工、储藏运输及终端消费等多个产业链环节进行检测。为此,围绕马铃薯质量安全管控方面的需求,详细介绍了机器视觉技术、近红... 近年来,我国大力推动实施马铃薯主粮化战略,品质控制是重要的支撑技术,需在马铃薯的专用品种选育、主食产品加工、储藏运输及终端消费等多个产业链环节进行检测。为此,围绕马铃薯质量安全管控方面的需求,详细介绍了机器视觉技术、近红外光谱分析技术及高光谱成像技术等光电检测技术在马铃薯外观形态、内部品质及缺陷检测方面的研究和应用现状,并分析了其发展趋势,以期为马铃薯深加工过程中原料筛选和分等分级等提供参考。 展开更多
关键词 马铃薯 机器视觉 近红外光谱 光谱成像
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考虑直径影响的苹果霉心病透射光谱修正及检测 预览
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作者 张海辉 田世杰 +3 位作者 马敏娟 赵娟 张军华 张佐经 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第1期313-320,共8页
针对苹果霉心病近红外透射光谱信息受果实直径影响的难题,提出了一种能够修正果实直径对透射光谱影响的方法。基于透射光谱采集平台获取327个红富士苹果的可见/近红外光谱(350~1100nm)信息,采用电子游标卡尺获取其直径(光程)信息。以直... 针对苹果霉心病近红外透射光谱信息受果实直径影响的难题,提出了一种能够修正果实直径对透射光谱影响的方法。基于透射光谱采集平台获取327个红富士苹果的可见/近红外光谱(350~1100nm)信息,采用电子游标卡尺获取其直径(光程)信息。以直径为80mm健康苹果的平均光谱作为参考光谱,将327个苹果的光谱与参考光谱进行比较,结合直径信息利用公式求得透射光在果实内的衰减系数P,用衰减系数P进行透射光谱的修正。修正后光谱建立支持向量机(SVM)模型、误差反向传播神经网络(BPANN)模型,并与修正前原始光谱建立模型进行对比。实验结果表明,应用此光谱修正方法能够显著提高模型判别精度,其中应用SVM算法对修正后的光谱建立模型效果最好,对训练集和测试集的判别准确率分别为99.34%和90.20%,相对于原始光谱建立的模型判别准确率分别提高了7.84和5.89个百分点。基于此方法修正果实直径对于透射光谱的影响是可行的,构建的模型能够实现苹果霉心病的准确判别。 展开更多
关键词 苹果 霉心病 近红外光谱 光谱修正
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水热法合成红色绿柱石的光谱特征研究及应用 预览
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作者 董雪 亓利剑 +1 位作者 周征宇 孙对兄 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2019年第2期517-521,共5页
采用常规宝石学测试方法,配合紫外可见光谱技术(UV-Vis)及傅里叶变换红外光谱技术(FTIR),对美国犹他州天然红色绿柱石及俄罗斯水热法合成红色绿柱石的宝石学特征、紫外可见吸收光谱特征、中红外光谱(MIR)特征及近红外光谱(NIR)特征进行... 采用常规宝石学测试方法,配合紫外可见光谱技术(UV-Vis)及傅里叶变换红外光谱技术(FTIR),对美国犹他州天然红色绿柱石及俄罗斯水热法合成红色绿柱石的宝石学特征、紫外可见吸收光谱特征、中红外光谱(MIR)特征及近红外光谱(NIR)特征进行了综合对比研究。结果表明,常规宝石学测试方法很难将上述两类宝石区别开来;紫外可见光吸收光谱对鉴定天然和合成红色绿柱石的能力很有限;同时这两种宝石的中红外吸收光谱(MIR)没有明显的特征差异,其吸收位置和吸收强度基本一致。但在2 000~9 000cm^-1红外波段,天然红色绿柱石与水热法合成红色绿柱石的吸收频率差异明显,因此具有独特的鉴别特征。进一步研究表明,天然红色绿柱石在3 500~4 000cm^-1之间没有强吸收峰,几乎不含结构水,但在3 300~3 600cm^-1之间有非常弱的吸收带(峰值为3 418cm^-1),因此有可能有其他形式的水。水热法合成红色绿柱石样品的近红外光谱特征表明,其在3 500~4 000cm^-1之间及5 000~5 800cm^-1之间均显示有强烈的水的振动吸收:其在5 000~5 800cm^-1有弱的Ⅰ型水吸收峰和强Ⅱ型水吸收峰,可以归属为分子水的弯曲和伸缩的合频振动;其在7 000~7 500cm^-1之间显示的弱Ⅰ型水的吸收峰和强的Ⅱ型水的吸收峰可以归属为水的倍频振动。因此,水热法合成红色绿柱石中的结构水归属Ⅰ型水与Ⅱ型水的混合型,其在3 500~4 000及5 000~5 800cm^-1范围水的近红外吸收光谱特征可作为区别天然和水热法合成红色绿柱石的依据。通过紫外可见光光谱、中红外光谱以及近红外光谱等光谱分析手段可以初步判断红色绿柱石中是否含水、水的赋存状态、以及不同类型水的相对强度和频率,为区分天然与水热法合成红色绿柱石提供诊断性证据。 展开更多
关键词 合成红色绿柱石 近红外光谱 UV-Vis吸收光谱 结构水 综合鉴定
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木材种类的近红外光谱和模式识别 预览
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作者 郝勇 商庆园 +1 位作者 饶敏 胡远 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2019年第3期705-710,共6页
木材的种类识别是木材加工和贸易的一个重要环节,传统的木材种类识别方法主要有显微检测法和木材纹理识别法,其操作繁琐,耗时长,成本高,不能满足当前需求。本研究利用木材的近红外光谱(NIRS)结合模式识别方法,以期实现木材种类的快速准... 木材的种类识别是木材加工和贸易的一个重要环节,传统的木材种类识别方法主要有显微检测法和木材纹理识别法,其操作繁琐,耗时长,成本高,不能满足当前需求。本研究利用木材的近红外光谱(NIRS)结合模式识别方法,以期实现木材种类的快速准确识别。采用近红外光谱结合主成分分析法(PCA)、偏最小二乘判别分析法(PLSDA)和簇类独立软模式法(SIMCA)三种模式识别对58种木材进行种类鉴别研究;5点平滑、标准正态变量变换(SNV)、多元散射校正(MSC)、Savitzky-Golay一阶导数(SG1st-Der)和小波导数(WD)五种光谱预处理方法用于木材光谱的预处理;校正集和测试集样品的正确识别率(CRR)用于模型的评价。采用PCA方法,通过样品的前三个主成分空间分布图分辨木材种类的聚类情况。在建立PLSDA模型,原始光谱的正确识别率最高,分别为88.2%和88.2%;5点平滑处理的光谱校正集和测试集的CRR分别为88.1%和88.2%;SNV处理的光谱校正集和测试集的CRR分别为84.4%和84.5%;MSC处理的光谱校正集和测试集的CRR分别为83.1%和84.2%;SG1st-Der处理的光谱校正集和测试集的CRR分别为81.8%和82.7%;WD(小波基为"Haar",分解尺度为80)处理的光谱校正集和测试集的CRR分别为87.3%和87.2%。可知,在PLSDA模型中,木材光谱未经预处理种类识别效果最后好。在建立SIMCA模型过程中,原始光谱的校正集和测试集的CRR分别为99.7%和99.4%;5点平滑处理的光谱校正集和测试集的CRR分别为100%和100%;SNV处理的光谱校正集和测试集的CRR分别为99.5%和99.1%;MSC处理的光谱校正集和测试集的CRR分别为99.0%和98.4%;SG1st-Der的光谱校正集和测试集的CRR分别为81.8%和82.7%;WD处理的光谱校正集和测试集的CRR分别为100%和100%。可知,在SIMCA模型中,木材光谱经平滑和小波导数处理后的识别效果最好,且光谱的校正集和测试集CRR都为100%。采用三种模式结合五种不同的预� 展开更多
关键词 近红外光谱 木材种类识别 光谱预处理 偏最小二乘判别分析法 簇类独立软模式法
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基于网格划分局部线性嵌入算法的近红外光谱相似性度量方法
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作者 徐宝鼎 丁香乾 +2 位作者 秦玉华 侯瑞春 张磊 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2019年第3期251-257,共7页
近红外光谱数据的高维、高冗余、高噪声和非线性的特性严重影响了光谱相似性度量的准确性,针对该问题,提出了一种基于网格划分局部线性嵌入(GGLLE)算法的近红外光谱相似性度量方法。首先,根据关键化学成分在光谱中的表达,将高维光谱数... 近红外光谱数据的高维、高冗余、高噪声和非线性的特性严重影响了光谱相似性度量的准确性,针对该问题,提出了一种基于网格划分局部线性嵌入(GGLLE)算法的近红外光谱相似性度量方法。首先,根据关键化学成分在光谱中的表达,将高维光谱数据划分为多个网格子空间。其次,对局部线性嵌入(LLE)算法做了两方面改进,并采用改进的LLE算法依次实现每个子空间从高维空间向低维空间的特征映射,计算生成子空间的相似度矩阵。最后,将子空间相似度矩阵归一化处理并求解所累加和生成光谱样本集的相似度矩阵,实现光谱的相似性度量。实验选取两组某烟草企业提供的烟叶光谱构建了光谱的相似性度量模型,以相似性度量的准确率作为算法优劣的衡量标准。实验结果表明,GGLLE算法构建的相似性度量模型的准确率为93.3%,明显优于主成分分析、栈式自编码器和LLE算法的64.2%、67.5%和82.5%,从而证明了GGLLE算法的有效性。 展开更多
关键词 光谱 近红外光谱 相似性度量 改进局部线性嵌入算法 网格子空间 测地线距离 高维数据
近红外光谱谱线特性对物质浓度分析误差影响的研究 预览
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作者 赵喆 王慧 +3 位作者 王慧泉 何鑫伟 缪竟鸿 王金海 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2019年第4期1070-1074,共5页
为解决近红外光谱法分析物质浓度过程中缺乏可测度分析而导致测量过程存在一定盲目性问题,研究在已知测量条件、样品种类、被测组分以及建模分析方法的条件下,利用近红外光谱谱线特性作为参数,在大量样品近红外光谱采集和标准法测得浓... 为解决近红外光谱法分析物质浓度过程中缺乏可测度分析而导致测量过程存在一定盲目性问题,研究在已知测量条件、样品种类、被测组分以及建模分析方法的条件下,利用近红外光谱谱线特性作为参数,在大量样品近红外光谱采集和标准法测得浓度数据等工作前,对被测物质浓度的分析误差做大致估算。经过大量尝试和试验提出等效信噪比(ESNR)和谱线重叠系数(OC)两个重要参数,其中ESNR反映待测组分吸光度占总吸光度的比重,而OC则反映待测组分近红外光谱曲线间的重叠程度。通过理论仿真得到光谱分析中用经典的偏最小二乘回归建立定量分析模型时谱线特性与物质浓度分析误差的关系,分别计算ESNR和OC与被测组分浓度分析误差(RMSE)的关系,并且研究两个谱线参数的独立性。利用理论分析得到结果对浓度为8%~12%乙醇水溶液进行可测度分析,并与近红外光谱法分析的实际结果进行比较。研究通过理论仿真得到使用光谱分析中经典的偏最小二乘回归建立定量分析模型时谱线特性与物质浓度分析误差的关系,其中ESNR与RMSE成反比关系,而OC与被测组分分析误差成非线性的单调关系,并且验证了ESNR和OC两个参数的独立性。通过理论计算和乙醇水溶液近红外光谱检测实验对等效信噪比和谱线重叠系数与光谱分析浓度误差的定量关系进行讨论,通过理论分析得到的乙醇浓度RMSE预估值为0.30%,近红外光谱分析实际RMSE为0.32%,相对误差6.67%,二者结果相符。实现了在测量条件、样品种类、被测组分以及建模分析方法已知的条件下基于近红外光谱分析的待测组分含量理论误差的定量计算和实验验证。该研究明确了对近红外光谱法分析物质浓度有明确定量关系的两个谱线参数,给出了使用光谱分析中经典的偏最小二乘回归建立定量分析模型时的分析误差经验曲线,以及利用� 展开更多
关键词 光谱重叠系数 等效信噪比 近红外光谱 可测度分析
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不同产区天麻近红外光谱多变量选择及二维相关光谱识别研究
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作者 侯英 袁天军 +1 位作者 徐娟 刘祥义 《中国中药杂志》 CAS CSCD 北大核心 2019年第4期740-749,共10页
不同产区天麻药材的功效和质量具有较大差异,产区鉴别有助于药材的科学合理利用。采用近红外光谱结合方差光谱、主成分分析、间隔偏最小二乘、遗传算法对云南省外、省内(除昭通)及昭通天麻特征光谱进行提取,分别建立了iPLS-DA和GA-SVM... 不同产区天麻药材的功效和质量具有较大差异,产区鉴别有助于药材的科学合理利用。采用近红外光谱结合方差光谱、主成分分析、间隔偏最小二乘、遗传算法对云南省外、省内(除昭通)及昭通天麻特征光谱进行提取,分别建立了iPLS-DA和GA-SVM模式识别模型,并对模式识别模型的适配性进行验证。结果显示,建立的iPLS-DA模型的预测正确率为96. 15%,R^2 RMSECV, RMSEP 分别为 0.893, 0.224,0. 321;GA-SVM的预测正确率为100%,RMSECV为0.719 4,iPLS-DA和GA-SVM方法均能较好识别不同产区天麻样品。进一步将iPLS和GA提取的特征光谱进行二维相关光谱分析。结果表明,省外和省内天麻差异性光谱主要位于多糖类、芳香怪类、酰胺类和淀粉等物质的C-H,C-N,O-H,N-H键的伸缩、弯曲及倍频吸收区;省外与昭通天麻差异性光谱主要分布在植物蛋白、芳香姪类、多糖类及醇类物质的C-H, 0-H, N-H键的伸缩、弯曲及倍频吸收区;省内与昭通天麻差异光谱主要集中于木质素、芳香桂类、醇类、多糖类及脂肪族类物质的CHO,N-H,C-H,O-H,HOH伸缩、弯曲、变形及倍频吸收区。应用近红外光谱结合多变量选择及二维相关光谱,可有效识别不同产区天麻及探析天麻组分的差异特征,对天麻的合理开发与高效利用奠定基础依据。 展开更多
关键词 天麻 近红外光谱 多变量选择 二维相关光谱
基于回归CNN的烟叶近红外光谱模型研究 预览
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作者 宗倩倩 丁香乾 +2 位作者 韩凤 宫会丽 张磊 《计算机与数字工程》 2019年第2期275-280,共6页
为了更大程度提取近红外光谱中的深层次关键特征,论文应用改进的回归式卷积神经网络算法,将传统的卷积神经网络架构中池化层移除,最顶层的线性分类层用回归层进行替代,构建卷积神经网络回归(CNNR)模型。为了验证该算法的有效性,论文经... 为了更大程度提取近红外光谱中的深层次关键特征,论文应用改进的回归式卷积神经网络算法,将传统的卷积神经网络架构中池化层移除,最顶层的线性分类层用回归层进行替代,构建卷积神经网络回归(CNNR)模型。为了验证该算法的有效性,论文经多次实验、对比评价指标,筛选出最佳模型:总糖、总烟碱和氯离子最佳CNNR模型的相关系数R分别为0.9318,0.941,0.933,交叉验证的RMSECV分别为0.7052,0.0710,0.0971。实验结果表明:CNNR模型抽提的特征光谱数据对三个指标有很强的解释能力,对烟叶化学成分的有较好的预测性能和综合表达能力。 展开更多
关键词 烟叶化学成分 回归卷积神经网络 近红外光谱 定量模型 拓扑结构
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基于压缩自编码融合极限学习机的柑橘黄龙病鉴别方法 预览
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作者 路皓翔 徐明昌 +2 位作者 张卫东 杨辉华 刘振丙 《分析化学》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2019年第5期652-660,共9页
针对柑橘黄龙病检测模型的准确度较低、可靠性较差等问题,提出了一种压缩自编码融合极限学习机(Contractive auto-encoder combined extreme learning machine,CAE-ELM)的柑橘黄龙病鉴别方法。此方法通过ELM代替CAE顶层的Softmax分类器... 针对柑橘黄龙病检测模型的准确度较低、可靠性较差等问题,提出了一种压缩自编码融合极限学习机(Contractive auto-encoder combined extreme learning machine,CAE-ELM)的柑橘黄龙病鉴别方法。此方法通过ELM代替CAE顶层的Softmax分类器和反向微调阶段,达到减少算法运行时间同时提高模型的稳定性及鉴别能力的目的。其中,CAE实现了样本深层特征提取,ELM可实现分类鉴别。为了评估CAE-ELM模型性能,以不同比例的柑橘叶片近红外光谱数据作为训练集进行实验,采用波形叠加极限学习机(Summation wavelet extreme learning machine, SWELM)、ELM、支持向量机(Support vector machine, SVM)、堆叠去噪自编码(Stacked denoising auto-encoder, SDAE)、反向传播模型(Back propagation, BP)、CAE作为对比方法。在柑橘黄龙病的鉴别实验中,无论训练集样本大小,CAE-ELM均能保持最高的分类准确度,尤其当训练集与测试集为1080/165时分类准确度达100.00。同时,CAE-ELM模型比SDAE、CAE和BP模型具有更快的训练速度,但慢于SVM、ELM和SWELM模型。结果表明,CAE-ELM模型可以准确鉴别柑橘黄龙病,且模型具有良好的鲁棒性和可扩展性。 展开更多
关键词 压缩自编码 极限学习机 近红外光谱 柑橘黄龙病
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基于近红外光谱的小麦水分检测仪设计 预览
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作者 范丛山 《电子器件》 CAS 北大核心 2019年第2期525-529,共5页
针对小麦水分快速连续测量的要求,设计了一型基于近红外光谱原理的小麦水分检测仪。该仪器采用半导体激光器和高灵敏度光电接收管构建稳定的光路系统,采用相关检测、软件滤波等方法提取微弱小麦水分信号,并与标准水分含量小麦对比,得到... 针对小麦水分快速连续测量的要求,设计了一型基于近红外光谱原理的小麦水分检测仪。该仪器采用半导体激光器和高灵敏度光电接收管构建稳定的光路系统,采用相关检测、软件滤波等方法提取微弱小麦水分信号,并与标准水分含量小麦对比,得到了小麦水分的工作函数,实际测量误差最大为2.76%。试验表明:该仪器通过高稳定光路系统和高信噪比弱信号提取电路,提高了仪器稳定器和测量精度,测试误差满足设计要求。 展开更多
关键词 近红外光谱 小麦水分检测 相关检测 半导体激光器 工作函数
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采样误差分布分析法建立氯丙醇含量的稳健近红外光谱分析模型 预览
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作者 陈万超 陶鑫 +2 位作者 范长春 张飞宇 杜一平 《分析化学》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2019年第2期315-321,共7页
利用近红外光谱技术结合采样误差分布分析(SEPA)方法建立了二氯丙醇产品生产过程的氯化液杂质3-氯-1,2-丙二醇浓度的分析模型。对样本数据进行1000次随机划分,建立1000个子模型,获得多个潜变量数下的交互检验误差,进行统计分析。绘制了... 利用近红外光谱技术结合采样误差分布分析(SEPA)方法建立了二氯丙醇产品生产过程的氯化液杂质3-氯-1,2-丙二醇浓度的分析模型。对样本数据进行1000次随机划分,建立1000个子模型,获得多个潜变量数下的交互检验误差,进行统计分析。绘制了误差分布图,计算其中位数、标准偏差、偏斜度和分布峰度等统计指标,通过这些指标的综合分析对近红外光谱分析模型进行条件优化、建模和模型评价等。4种光谱处理方法显示出比较理想的模型性能,作为候选与不同波长区域的选择相结合,继续运用SEPA运算,进一步优化模型。最终优化的建模条件为:一阶导数结合标准正态变换;6931~6017vcm^-1波数区间;使用5个偏最小二乘潜变量。校正、交互检验和独立验证误差分别为0.881%、1.282%和1.167%。所选择的波长具有可解释性,模型的各项统计参数合理、可信。研究结果表明,SEPA能全面、合理地考察多项统计指标,可以建立实用、稳健的近红外光谱分析模型。 展开更多
关键词 采样误差分布分析 近红外光谱 建模 稳健
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黄酒发酵过程理化指标的近红外光谱快速检测方法研究 预览
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作者 吕兴龙 刘强 +3 位作者 孙国昌 彭海根 毛青钟 叶芙蓉 《中国测试》 CAS 北大核心 2019年第3期75-79,120共6页
为提高黄酒发酵过程常规指标的检测效率,提出采用漫反射方式采集黄酒醪液的近红外光谱,并应用近红外技术结合偏最小二乘方法(PLS)建立一种能够同时测定黄酒醪液酒精度、总酸和总糖的定量分析模型。结果显示:优化后3种指标模型的决定系数... 为提高黄酒发酵过程常规指标的检测效率,提出采用漫反射方式采集黄酒醪液的近红外光谱,并应用近红外技术结合偏最小二乘方法(PLS)建立一种能够同时测定黄酒醪液酒精度、总酸和总糖的定量分析模型。结果显示:优化后3种指标模型的决定系数(R)分别为0.99、0.91和0.98,交互验证标准偏差(RMSECV)分别为0.42、0.32和1.19;模型进行外部验证时,预测标准偏差(RMSEP)分别为0.45、0.35和2.01,预测平均相对偏差分别为3.37%、4.57%和4.66%,满足黄酒发酵过程中对样品分析检测精度的要求。研究结果表明该方法可以用于黄酒醪液常规指标的快速分析,对于解决黄酒自动化生产中指标检测问题具有积极意义。 展开更多
关键词 近红外光谱 黄酒 醪液 快速检测
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Ensemble-SISPLS近红外光谱变量选择方法 预览
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作者 李四海 赵磊 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2019年第4期1047-1052,共6页
近红外光谱具有高维小样本的特点,变量选择是提高定量分析模型稳健性和可解释性的一种有效方法。确定独立筛选(SIS)是一种基于边际相关性的超高维数据变量选择方法,广泛用于基因微阵列数据的变量选择。SIS具有将数据维度降低至样本大小... 近红外光谱具有高维小样本的特点,变量选择是提高定量分析模型稳健性和可解释性的一种有效方法。确定独立筛选(SIS)是一种基于边际相关性的超高维数据变量选择方法,广泛用于基因微阵列数据的变量选择。SIS具有将数据维度降低至样本大小规模的能力,其降维能力与LASSO相当,在相当宽泛的近似条件下,由于具有安全筛选性质,所有重要变量被保留的概率趋于1。基于确定独立筛选偏最小二乘(SIS-SPLS)的变量选择是一种迭代式的SIS变量选择方法,首先利用SIS方法完成光谱重要变量的初选;然后根据重要变量的边际相关性大小进行逐步前向选择:建立偏最小二乘回归模型,依据贝叶斯信息准则(BIC)确定最终的变量选择结果。SIS-SPLS以逐步前向选择的方式实现对重要变量的增量式筛选,随着潜变量个数的增加及因变量残差的逐步减小, SIS-SPLS方法选择的变量个数将趋于稳定。然而仅以边际相关性对变量重要性进行评价,当光谱变量个数远大于样本数时,该方法也存在选择的变量过多、变量选择结果不够稳健等问题。为进一步提高小样本情况下变量选择的稳健性,将集成学习引入SIS-SPLS方法之中,提出了一种集成SIS-SPLS变量选择方法(Ensemble-SISPLS)。该方法首先对校正集样本进行自助重采样,对采样得到的每一个校正子集分别使用SIS-SPLS方法进行变量筛选,通过投票机制并设置频次阈值对所有校正子集的变量选择结果进行集成,选择出现频次大于给定阈值的变量并建立偏最小二乘回归模型,计算5折交叉验证均方根误差。对频次阈值和潜变量个数两个关键参数使用网格搜索法进行优选,根据子模型的交叉验证均方根误差和变量个数对子模型性能进行综合评价,以最优子模型包含的变量作为最终的变量选择结果。分别在Corn数据集和当归数据集上进行变量选择实验,比较Ense 展开更多
关键词 近红外光谱 变量选择 确定独立筛选 偏最小二乘 集成学习
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近红外光谱法快速测定榨菜中亚硝酸盐含量 预览
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作者 刘金阳 谢定 +1 位作者 杨倩圆 郑瑞娜 《食品工业科技》 CAS 北大核心 2019年第6期245-251,共7页
为研究利用傅立叶近红外光谱分析仪(NIRS)快速测定市售榨菜中亚硝酸盐的含量,先取榨菜样品按GB5009.33-2016测定其亚硝酸盐含量,再向榨菜样品中添加亚硝酸钠,制成亚硝酸钠浓度范围为0.122~39.0875 mg/kg,浓度梯度为0.66 mg/kg的60个样... 为研究利用傅立叶近红外光谱分析仪(NIRS)快速测定市售榨菜中亚硝酸盐的含量,先取榨菜样品按GB5009.33-2016测定其亚硝酸盐含量,再向榨菜样品中添加亚硝酸钠,制成亚硝酸钠浓度范围为0.122~39.0875 mg/kg,浓度梯度为0.66 mg/kg的60个样本校正集;与10个样本预测集采集对应的傅立叶近红外光谱曲线,将光谱信息与实际测量值相关联,利用TQ analyst建模软件进行计算分析。结果表明:建模最优预处理方法为一阶微分(1D)与Savitzky-Golay filter滤波平滑的组合预处理;比较分析偏最小二乘法(PLS)与主成分回归法(PCR)的亚硝酸盐样品建立的光谱模型,数据结果显示采用偏最小二乘法(PLS)的亚硝酸盐组分模型稳定性和预测能力更好;内部交叉验正均方差(RSMECV)、交叉验证决定系数(Rc)、外部预测均方根误差(RMSEP)、预测决定系数(RP)相关系数(r)分别为0.0310、0.9925、0.0141、0.9720、0.9378。经F检验与t检验,与国标所测结果无显著性差异。NIRS检测快速,无损便捷,可用于市售榨菜中亚硝酸盐残留量的定量检测。 展开更多
关键词 亚硝酸盐 榨菜 定量 近红外光谱 偏最小二乘法
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近红外光谱法高通量检测罗布麻纤维胶质含量
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作者 张燕燕 巩继贤 +2 位作者 张健飞 王莉 刘起棠 《印染》 北大核心 2019年第2期51-55,共5页
研究了近红外光谱法高通量测定罗布麻纤维中的胶质含量。采用近红外光谱漫反射模式采集罗布麻纤维的近红外光谱,结合常规化学法所测参考值,运用偏最小二乘法(PLS)建立罗布麻纤维胶质含量的定量模型,并用未知样品对模型进行验证。结果表... 研究了近红外光谱法高通量测定罗布麻纤维中的胶质含量。采用近红外光谱漫反射模式采集罗布麻纤维的近红外光谱,结合常规化学法所测参考值,运用偏最小二乘法(PLS)建立罗布麻纤维胶质含量的定量模型,并用未知样品对模型进行验证。结果表明,所建定量模型校正集相关系数(Rc)和校正集均方根误差(RMSEC)分别为0.9940和1.6761;经外部验证的验证集相关系数(Rp)和验证集均方根误差(RMSEP)分别为0.9561和4.8437。该方法操作简单,快速,可用于罗布麻纤维胶质含量的高通量检测。 展开更多
关键词 测试 近红外光谱 偏最小二乘法 胶质 高通量 罗布麻
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